社交网络中基于交互行为的影响最大化研究

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1、分类号ＴＰ３０１密级公开ＵＤＣ编号《方乂掌硕女研究ｉ《化俗乂题目社交网络中基于交互巧为的巧响宏大化研究学院（所、中也）信息送協专业名称计篇机软件与理论研巧生姓名张帅学号１２０１１００１０４４导师巧名孔兵职疏副教授二零一六年五月，论文独创性声明及使用授权本论文是作者在导师指导下取得的研宛成果。除了文中恃别加Ｗ标挂和致谢的地方外，论文中不包含其他人己经发表或撰写过的研究成果，不存在劉窃或抄袭行为。与作者一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示了

2、谢意。（现就论文的使用对云南大学授权如下：学校有权保留本论文含电子版），也可采用影印、缩印或其他复制手段保存论文学校有权公布论文的全部或部分内容，；可Ｗ将论文用于查阅或借阅服务；学校有权向有关机构送交学位论文用于学术规范审查、社会监督或评奖；学校有权将学位论文的全部或部分内容录入有关数据库用于检索服务。（内部或保密的论文在解密后应遵循此规定）Ｗ７：：石日：研究生签名衣导师签名期＾摘要近几年来，随着各种社交网络的迅猛发展，人与人么间的主要交流方式逐渐从线，这样下变为线上，就产生了在社交网络中如何查找最有影响力的ｋ个用户的

3、问题，也就是社交网络中影响最大化问题。影响最大化问题就是挖掘社交网络中最有影响力ｏ＊ｋ个节点集。的Ｔｐ之前的影响最大化问题研究中，大多只是根据网络的巧扑结构来—一查找最有影响力的用户，而忽略了反映用户之间亲密程度的个很重要的因素交互行为，从而使挖掘出的最有影响力的用户往往与实际情况有较大偏差。基于此种考虑一，本文提出了基于交互行为的影响最大化问题，建立了个基于用户交互行为的影响传播模型ｍＢＪＣ模型。在ＵＩＢＪＣ模型中，为了对交互行为的大小进行定量化表示，本文提出了交互度的概念，给出了基于用户交互行为的影响力计算方法一，并进行了归化处理，

4、将之作为用户之间的激活概率。这样，本文就根据ＵＩＢＪＣ模型，提出了ＧＡＵ旧算法。ＧＡＵＩＢ算法是在贪也算法的基础上改进的，它将用户之间的交互行为运用到用户之间能否激活成功的概率中，这样就能够更加准确地衡量用户之间的影响为大小。在ＧＡＵ旧算法中，因为其具有子模性，所该算法可达到６３％的准确性。为了提高该算法的计算效率，之后本文又对其进行了优化，使用ＣＥＬＦ算法减少了计算量，使其效率有了很大提升。最后，本文通过从腾讯微博中得到的相关数据进行实验验证，证明ＧＡＵ曲算法可Ｗ得到基于用户交互行为的影响最大化用户集合Ｓ。关键词：社交网络；影响最大

5、化；交互行为１云南大学硕古学位论文ＡｂｓｔｒａｃｔＩｎｒｅｃｅｎｔｅａｒｓｗｉｔｈ化ｅｄｅｖｅｌｏｅｎｔｏｆｓｏｃｉａｌｎｅｔｗｏｒｋｓ化ｅｍａｉｎａｒｙ，ｏａｃｈ化，ｐｍｐｐｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｒａｄｕａｌｌｃｈａｎｅｄｆｒｏｍｃｌａｓｓｉｃａｌｗａｓｓｕｃｈａｓｆａｃｅｔｏｆａｃｅｒｅｖｉｅｗａｎｄｇｙｇｙｌｅｔｅｒａｎｄｓｏｏｎｔｏｉｎｔｅｒｎｅｔｗｈｉｃｈｍａｋｅｓｉｔｖｅｒｉｍｏｒｔａｎｔ化ｆｉｎｄｔｈｅｍｏ巧ｉｎｆｌｕｅｎｔｉａｌＫ，，ｙｐｕｓｅｒ

6、ｓｉｎｓｏｃｉａｌｎｅｔｗｏｒｋｓａｌｓｏｋｎｏｗｎａｓｓｏｃｉａｌ打ｅｔｗｏｒｋｓｉｎｆｌｕｅｎｃｅｍａｘｉｍｉｚａｔｉｏｎｒｏｂｌｅｍ．，ｐｎｆｌｕｅｎｃｅ－Ｉｍａｘｉｍｉｚａｔｉｏｎｐｒｏｂｌｅｍｉｎｔｅｎｄｓｔｏｍｉｎｉｎｇ化ｅｍｏｓｔｉｎｆｌｕｅ打ｒｉａｌｃｏｌｌｅｃｔｉｏ打ｏｆＴｏｐｋｎｏｄｅｓｉｎｓｏｃｉａｌｎｅｔｗｏｒｋｓ．Ｉｎｐｒｅｖｉｏｕｓｓｔｕｄｙｏｆｔｈｉｓｐｒｏｂｌｅｍ，ｐｅｏｐｌｅｍｏｓｔｌｙｆｉｎｄｔｈｅｍｏｓｔｉ打ｆｌｕｅｎｔｉａｌｕｓｅｒｓｊｕｓｔ

7、ａｃｃｏｒｄｉ打ｇｔｏ出ｅｔｏｐｏｌｏｇｙｏｆ化ｅｎｅｔｗｏｒｋｔｏ，ｂｕｔｉｇｎｏｒｅ化ｅｆｒｅｑｕｅｎｃｙｏｆｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎｗｈｉｃｈｉｓ泣ｖｅｒｙｉｍｏｒｔａｎｔｆａｃｔｏｒｔｏ巧ｆｌｅｅｔｔｈｅｄｅｒｅｅｏｆｃｌｏｓｅｎｅ巧ｂｅｔｗｅｅ打ｔｈｅｐｇｕｓｅｒｓ．Ｓｏｔｈａｔｔｉｌｅｅｘｃａｖａｔｉｏ打ｏｆｕｓｅｒｓａｌｗａｙｓｈａｖｅｌａｒｇｅｒｄｅｖｉａｔｉｏｎｗｉｔｈａｃｔｕａｌｓｉｔｕａｔｉｏｎ．Ｆｏｒｔｈｗｅ－－ｉｓｃｏｎｓｉｄｅｒ